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자료유형
학술저널
저자정보
변성완 (한양대학교) 오윤선 (한양대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제19권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
196 - 202 (7page)
DOI
10.7746/jkros.2024.19.2.196

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The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.
#Task Planning #Artificial Intelligence #Graph Neural Network #Search Algorithm

목차

Abstract
1. 서론
2. GNN기반 세부 목표 예측 모델
3. 작업 계획 시스템
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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